Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di migliorare, tramite l'esperienza, le proprie capacità e prestazioni nel tempo. Una macchina intelligente infatti è capace di imparare a svolgere specifici compiti migliorando le proprie capacità, risposte e funzioni.
Alla base dell’apprendimento automatico ci sono una serie di algoritmi, che partendo da alcuni dati, saranno in grado prendere specifiche decisioni o effettuare determinate azioni.
Come funziona il Machine Learning
Un progetto di machine learning è caratterizzato da alcune fasi fondamentali:
- la raccolta e l’archiviazione dei dati in database per renderli subito disponibili per le applicazioni;
- la preparazione dei dati, in questo step vengono svolte operazioni utili a pulire i dati e agevolare le successive operazioni in fase di analisi;
- l’esplorazione dei dati per le attività di analisi descrittiva. È possibile produrre anche informazioni di tipo grafico che possano aiutare a comprendere meglio il significato dei dati;
- l’apprendimento dei dati è una delle fasi più importanti in un processo di machine learning. Durante questa attività i dati vengono rielaborati e trasformati nel formato più funzionale agli algoritmi;
- il testing, fase in cui vengono eseguiti dei test per allenare il sistema di machine learning a produrre risultati attendibili e che possano essere utilizzati per eseguire analisi predittive partendo da nuovi set di dati.
A cosa serve il Machine Learning
Le applicazioni del machine learning possono essere utili in diversi campi.
In generale il machine learning serve a:
- catalogare e analizzare un’enorme quantità di dati e informazioni;
- prevedere risultati in base a modelli identificati;
- scoprire relazioni nuove;
- riconoscere comportamenti imprevisti o dati anomali.
Machine Learning per le aziende
Le applicazioni del sistema di apprendimento automatico possono essere utili sia per le grandi che per le piccole aziende.
In genere un progetto di machine learning può essere implementato in campi quali:
Sicurezza
Grazie al machine learning infatti può essere possibile aumentare i livelli di sicurezza informatica, ad esempio con i filtri antispam, sistemi di identificazione di siti a rischio, sistemi di identificazione di truffe o di furto di dati.
Pianificazione del business
Il machine learning può essere utilizzato per fare analisi predittiva, utile in diversi ambiti come la previsione della domanda per gestire meglio la produzione e gli ordini, la pianificazione della logistica, il rifornimento delle materie prime, ecc…
Supporto decisionale
Le analisi predittive possono indirizzare le aziende verso decisioni più vantaggiose e consapevoli. Trasformando la grande quantità di dati in informazioni utili, immediate e intuitive, il machine learning può aiutare a delineare e comprendere meglio gli scenari in cui l’azienda si trova ad operare, in questo modo l’impresa può riuscire ad anticipare le tendenze e cogliere le opportunità offerte dal mercato.
Marketing
Il machine learning viene utilizzato anche nelle strategie di marketing, soprattutto nei sistemi di raccomandazioni. Grazie all’apprendimento automatico e alla progressiva raccolta di un set sempre più ampio di dati è possibile predire in modo preciso quali sono i prodotti o gli articoli a cui un utente potrebbe essere interessato.
Consigliare ai consumatori qualcosa che può corrispondere ai suoi gusti e ai suoi interessi aiuta a ottimizzare le strategie di marketing e incrementare le vendite.
Chatbot e customer care
I chatbot sono software programmati per rispondere alle richieste degli utenti simulando una conversazione reale.
Molti chatbot si basano sull’apprendimento automatico per imparare le risposte da dare e il linguaggio da utilizzare con gli utenti. Ciò vuol dire che sono capaci di simulare un dialogo interattivo con gli utenti, capire la richiesta che il consumatore ha posto in chat e fornire una risposta pertinente.
Marketing Automation
I sistemi di machine learning vengono utilizzati soprattutto nel campo dei software per la gestione delle newsletter. In questo caso vengono registrati i comportamenti degli utenti per inviare campagne promozionali personalizzate verso un pubblico specifico.